移动机器人几何-拓扑混合地图构建与定位技术研究

"移动机器人几何拓扑混合地图构建及定位研究" 本文主要探讨了移动机器人领域中的关键问题，即几何拓扑混合地图的构建与自主定位技术。移动机器人的研究是多学科交叉的领域，涉及智能控制、计算机技术、模式识别和人工智能等。随着传感器技术的进步，特别是激光测距仪的应用，移动机器人研究得以快速发展。 首先，文章分析了移动机器人中常用的传感器——里程计和激光测距仪。里程计常用于估算机器人运动轨迹，但存在累积误差问题。激光测距仪则能提供精确的环境信息，但易受环境因素影响。作者通过研究传感器模型和误差，重新定义了双激光测距仪的距离和角度的方差分布，并完成了硬件配置与驱动程序的调试。 接着，文章提出了一种基于双激光测距仪的几何地图构建方法——点簇聚类法。这种方法能快速处理大量数据，构建出精确的地图，同时具有良好的鲁棒性和实用性，适用于静态和动态环境。通过实时构建的几何地图，结合扩展卡尔曼滤波（EKF）技术，实现了厘米级别的定位，有效消除了里程计定位的累积误差。 在几何地图基础上，论文进一步探讨了如何识别和提取墙角、房门等高级环境特征，构建几何拓扑混合地图。混合地图结合了局部几何信息和全局拓扑结构，提出了在局部环境中使用EKF进行位姿跟踪，在全局环境中利用高级环境特征进行位姿再校正的混合定位策略，提高了定位的准确性和稳定性。 此外，文章还对基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的拓扑导航进行了初步研究，讨论了相关的关键组件，如状态估计器、状态集、决策集、观察函数和转换模型，为未来拓扑导航的实验研究提供了理论基础。 关键词：移动机器人、激光测距仪、地图构建、扩展卡尔曼滤波、几何-拓扑混合地图。通过以上内容，本文为移动机器人自主导航技术的发展提供了重要的理论支持和实证研究。